Лекция 3
Модели серверов баз данных
В период создания первых СУБД технология «клиент-сервер» только зарождалась. Поэтому изначально в архитектуре систем не было адекватного механизма организации взаимодействия процессов типа «клиент» и процессов типа «сервер». В современных же СУБД он является фактически основополагающим и от эффективности его реализации зависит эффективность работы системы в целом.
Рассмотрим эволюцию типов организации подобных механизмов. В основном этот механизм определяется структурой реализации серверных процессов, и часто он называется архитектурой сервера баз данных.
Первоначально, как мы уже отмечали, существовала модель, когда управление данными (функция сервера) и взаимодействие с пользователем были совмещены в одной программе. Это можно назвать нулевым этапом развития серверов БД.
Затем функции управления данными были выделены в самостоятельную группу — сервер, однако модель взаимодействия пользователя с сервером соответствовала парадигме «один-к-одному» (рис. 8), то есть сервер обслуживал запросы только одного пользователя (клиента), и для обслуживания нескольких клиентов нужно было запустить эквивалентное число серверов.
Выделение сервера в отдельную программу было революционным шагом, который позволил, в частности, поместить сервер на одну машину, а программный интерфейс с пользователем — на другую, осуществляя взаимодействие между ними по сети. Однако необходимость запуска большого числа серверов для обслуживания множества пользователей сильно ограничивала возможности такой системы.
Для обслуживания большого числа клиентов на сервере должно быть запущено большое количество одновременно работающих серверных процессов, а это резко повышало требования к ресурсам ЭВМ, на которой запускались все серверные процессы. Кроме того, каждый серверный процесс в этой модели запускался как независимый, поэтому если один клиент сформировал запрос, который был только что выполнен другим серверным процессом для другого клиента, то запрос тем не менее выполнялся повторно. В такой модели весьма сложно обеспечить взаимодействие серверных процессов. Эта модель самая простая, и исторически она появилась первой.
Рис. .8. Взаимодействие пользовательских и клиентских процессов в модели «один-к-одному»
Проблемы, возникающие в модели «один-к-одному», решаются в архитектуре «систем с выделенным сервером», который способен обрабатывать запросы от многих клиентов. Сервер единственный обладает монополией на управление данными и взаимодействует одновременно со многими клиентами (рис. 9). Логически каждый клиент связан с сервером отдельной нитью («thread»), или потоком, по которому пересылаются запросы. Такая архитектура получила название многопотоковой односерверной («multi-threaded»).
Она позволяет значительно уменьшить нагрузку на операционную систему, возникающую при работе большого числа пользователей («trashing»).
Рис. .9. Многопотоковая односерверная архитектура
Кроме того, возможность взаимодействия с одним сервером многих клиентов позволяет в полной мере использовать разделяемые объекты (начиная с открытых файлов и кончая данными из системных каталогов), что значительно уменьшает потребности в памяти и общее число процессов операционной системы. Например, системой с архитектурой «один-к-одному» будет создано 100 копий процессов СУБД для 100 пользователей, тогда как системе с многопотоковой архитектурой для этого понадобится только один серверный процесс.
Однако такое решение имеет свои недостатки. Так как сервер может выполняться только на одном процессоре, возникает естественное ограничение на применение СУБД для мультипроцессорных платформ. Если компьютер имеет, например, четыре процессора, то СУБД с одним сервером используют только один из них, не загружая оставшиеся три.
В некоторых системах эта проблема решается вводом промежуточного диспетчера. Подобная архитектура называется архитектурой виртуального сервера («virtual server») (рис. 10).
В этой архитектуре клиенты подключаются не к реальному серверу, а к промежуточному звену, называемому диспетчером, который выполняет только функции диспетчеризации запросов к актуальным серверам. В этом случае нет ограничений на использование многопроцессорных платформ. Количество актуальных серверов может быть согласовано с количеством процессоров в системе.
Однако и эта архитектура не лишена недостатков, потому что здесь в систему добавляется новый слой, который размещается между клиентом и сервером, что увеличивает трату ресурсов на поддержку баланса загрузки актуальных серверов («load balancing») и ограничивает возможности управления взаимодействием «клиент—сервер». Во-первых, становится невозможным направить запрос от конкретного клиента конкретному серверу, во-вторых, серверы становятся равноправными — нет возможности устанавливать приоритеты для обслуживания запросов.
Рис. 10. Архитектура с виртуальным сервером
Подобная организация взаимодействия клиент-сервер может рассматриваться как аналог банка, где имеется несколько окон кассиров, и специальный банковский служащий — администратор зала (диспетчер) направляет каждого вновь пришедшего посетителя (клиента) к свободному кассиру (актуальному серверу). Система работает нормально, пока все посетители равноправны (имеют равные приоритеты), однако стоит лишь появиться посетителям с высшим приоритетом, которые должны обслуживаться в специальном окне, как возникают проблемы. Учет приоритета клиентов особенно важен в системах оперативной обработки транзакций, однако именно эту возможность не может предоставить архитектура систем с диспетчеризацией.
Современное решение проблемы СУБД для мультипроцессорных платформ заключается в возможности запуска нескольких серверов базы данных, в том числе и на различных процессорах. При этом каждый из серверов должен быть многопотоковым. Если эти два условия выполнены, то есть основания говорить о многопотоковой архитектуре с несколькими серверами, представленной на рис. 11.
Она также может быть названа многонитевой мультисерверной архитектурой. Эта архитектура связана с вопросами распараллеливания выполнения одного пользовательского запроса несколькими серверными процессами.
Рис. 11. Многопотоковая мультисерверная архитектура
Существует несколько возможностей распараллеливания выполнения запроса. В этом случае пользовательский запрос разбивается на ряд подзапросов, которые могут выполняться параллельно, а результаты их выполнения потом объединяются в общий результат выполнения запроса. Тогда для обеспечения оперативности выполнения запросов их подзапросы могут быть направлены отдельным серверным процессам, а потом полученные результаты объединены в общий результат (см. рис 12). В данном случае серверные процессы не являются независимыми процессами, такими, как рассматривались ранее. Эти серверные процессы принято называть нитями (treads), и управление нитями множества запросов пользователей требует дополнительных расходов от СУБД, однако при оперативной обработке информации в хранилищах данных такой подход наиболее перспективен.
Рис. 12. Многонитевая мультисерверная архитектура
Типы параллелизма
Рассматривают несколько путей распараллеливания запросов.
Горизонтальный параллелизм. Этот параллелизм возникает тогда, когда хранимая в БД информация распределяется по нескольким физическим устройствам хранения — нескольким дискам. При этом информация из одного отношения разбивается на части по горизонтали (см. рис. 13). Этот вид параллелизма иногда называют распараллеливанием или сегментацией данных. И параллельность здесь достигается путем выполнения одинаковых операций, например фильтрации, над разными физическими хранимыми данными. Эти операции могут выполняться параллельно разными процессами, они независимы. Результат: выполнения целого запроса складывается из результатов выполнения отдельных операций.
Время выполнения такого запроса при соответствующем сегментировании данных существенно меньше, чем время выполнения этого же запроса традиционными способами одним процессом.
Вертикальный параллелизм. Этот параллелизм достигается конвейерным выполнением операций, составляющих запрос пользователя. Этот подход требует серьезного усложнения в модели выполнения реляционных операций ядром СУБД. Он предполагает, что ядро СУБД может произвести декомпозицию запроса, базируясь на его функциональных компонентах, и при этом ряд подзапросов может выполняться параллельно, с минимальной связью между отдельными шагами выполнения запроса.
Действительно, если мы рассмотрим, например, последовательность операций реляционной алгебры:
R5=R1 [ А,С]
R6=R2 [A.B.D]
R7 = R5[A > 128]
R8 =R5[A]R6
то операции первую и третью можно объединить и выполнить параллельно с операцией два, а затем выполнить над результатами последнюю четвертую операцию.
Общее время выполнения подобного запроса, конечно, будет существенно меньше, чем при традиционном способе выполнения последовательности из четырех операций (см. рис. 13).
И третий вид параллелизма является гибридом двух ранее рассмотренных (см. рис. 14).
Наиболее активно применяются все виды параллелизма в OLAP-приложениях, где эти методы позволяют существенно сократить время выполнения сложных запросов над очень большими объемами данных.
Рис. .13. Выполнение запроса при вертикальном параллелизме
Рис. 14. Выполнение запроса при гибридном параллелизме
Распределенная обработка данных
Под распределенной обработкой данных понимается такой способ хранения и обработки данных, когда отдельное приложение может обрабатывать данные, распределенные на множестве различных баз данных, управление которыми осуществляют различными СУБД, работающие на различных машинах с различными операционными системами, соединенных коммуникационными системами.
Распределенная база данных (РБД) является виртуальным объектом, части которого расположены на удаленных базах данных, связанных каналами связи.
Физически РБД состоит из набора узлов, связанных коммуникационной сетью, в которой:
• Каждый узел обладает своими собственными системами баз данных;
• Узлы работают согласованно, поэтому пользователь может получить доступ к данным на любом узле сети, как будто все данные находятся на собственном узле.
Каждый узел обладает своими собственными базами данных, собственными локальными пользователями, собственной СУБД и программным обеспечением для управления транзакциями, а так же собственным диспетчером передачи данных. Распределенная СУБД может рассматриваться как некий способ совместной работы отдельных локальных СУБД, расположенных на разных локальных узлах. Причем новый компонент программного обеспечения на каждом узле поддерживает все необходимые функции совместной работы. Комбинация этого компонента и существующей СУБД называется Распределенной Системой Управления Базами Данных (РСУБД).
В основе распределённых баз данных лежат следующие требования:
1. Локальная автономия;
2. Независимость от центрального узла;
3.Непрерывное функционирование;
4. Независимость от расположения;
5. Независимость от фрагментации;
6. Независимость от репликации;
7. Обработка распределённых запросов;
8. Управление распределёнными транзакциями;
9. Независимость от аппаратного обеспечения;
10. Независимость от операционной системы;
11. Независимость от сети;
12. Независимость от СУБД.
Локальная автономия
В распределенной системе узлы следует делать автономными. Локальная автономия означает, что функционирование любого узла Х не зависит от успешного выполнения операций на некотором узле У. В противном случае выход из строя узла У может привести к невозможности выполнения операций на узле Х. Из принципа локальной автономии следует, что владение и управление данными осуществляется локально вместе с локальным ведением учета. В действительности цель локальной автономии достигается не полностью, поскольку часто узел Х должен представлять некоторую часть управления узлу У, поэтому говорят не о полной, а о максимально возможной автономии.
Независимость от центрального узла.
Под локальной автономией понимается, что все узлы должны рассматриваться как равные. Следовательно, не должно существовать никакой зависимости и от центрального «основного» узла с некоторым централизованным обслуживанием, например централизованной обработкой запросов, централизованным управлением транзакциями или централизованным присвоением имен. Зависимость от центрального узла нежелательна по двум причинам. Во-первых, центральный узел может быть «узким» местом всей системы, а во-вторых, более важно то, что система в целом становится уязвимой, т.е. при повреждении центрального узла может выйти из строя вся система.
Непрерывное функционирование
Одним из преимуществ распределенных систем является то, что они обеспечивают более высокую надежность и доступность.
• Надежность(вероятность того, что система выполняет свойственные ей функции в заданны момент времени) повышается благодаря работе распределенных систем не по принципу «все или ничего», а в постоянном режиме; т.е. работа системы продолжается , хотя и на более низком уровне, даже в случае неисправности некоторого отдельного компонента, например узла.
• Доступность (вероятность того, что система исправна и работает в течение некоторого промежутка времени) повышается частично по той же причине, а частично благодаря возможности репликации данных.
Независимость от расположения
Эта цель предполагает обеспечение такого режима работы с данными, при котором пользователю не нужно знать, на каком узле находятся требуемые данные. При этом значительно упрощаются пользовательские программы, а также не требуется их изменения при перемещении данных в системе.
Независимость от фрагментации
В системе поддерживается фрагментация данных, если некоторое отношение из соображений физического хранения необходимо разделить на части или фрагменты. Фрагментация желательна для повышения производительности системы, поскольку данные лучше хранить в том месте, где они наиболее часто используются. При такой организации многие операции становятся локальными, а объем передаваемых в сети данных снизится.
Существует два типа фрагментации – горизонтальная и вертикальная, которые связаны с операциями селекции и проекции соответственно, т.е. горизонтальный фрагмент может быть получен с помощью операции селекции, а вертикальный – проекцией. Реконструкцию исходного отношения на основе его фрагментов можно осуществить с помощью операций соединения (для вертикальных фрагментов) и объединения (для горизонтальных фрагментов).
В фрагментированной системе необходимо обеспечить поддержку независимости от фрагментации, т.е. пользователь не должен «ощущать» фрагментацию данных. |
